需要实现时间轴列表，左边一串小圆点，右边是列表内容，需要小圆点位置与列表项对应，最终效果如下：
范围-线图将整体数据的部分统计特征（均值、最大值、最小值等）展现在图形中，既可以说明群体特征，还可以展示个体信息，更可以比较个体与整体的相关关系。 制作步骤： ①制作折线图：工号->筛选器（工号20002875），日期->列（显示为上面的天），人工服务接听量->行
范围-线图将整体数据的部分统计特征（均值、最大值、最小值等）展现在图形中，既可以说明群体特征，还可以展示个体信息，更可以比较个体与整体的相关关系。
在matplotlib中，通过子模块ticker可以对坐标轴刻度的位置和样式进行设置。刻度线分为major和minor ticks, 通过以下4个函数可以对其位置和样式进行设置
使用Python绘制一幅专业的K线图，是量化投资和金融数据分析的必备功课。下面我将从K线图简介、数据获取、K线图绘制及成交量绘制等方面，结合源代码，一步步实现专业K线图的绘制。
NATS系统通常由具有nats或tls协议的标准URL标识，例如， NATS：//demo.nats.io。NATS系统可以是单个服务器，小型集群或全局超级集群。在这些示例中，我们将依赖nats.io提供的单个测试服务器，位于nats：//demo.nats.io，其中4222是NATS的默认端口。
何剑敏 Oracle ACS华南区售后团队，首席技术工程师 曾供职于中国联通信息计费部、卓望数码、IBM。现供职于Oracle ACS华南区售后团队，首席技术工程师。多年从事一线的数据库运维工作，有丰富项目经验、维护经验和调优经验，专注于数据库的整体运维。 编者:Oracle的分区技术一直是对数据分而治之的重要手段，在12.2中，更加由这一技术演化出Sharding的新特性，那么回归分区技术本身，我们来看看在这一版本中，又有哪些分区功能上的增强。 Oracle database 12.2 有不少分区
3.2 Shell命令 ============= 一个简单命令如echo a b c由命令自身和后面的变元组成, 并以空格分隔. 复杂命令是由简单命令用以下方式组合而成: 管道线(使前面命令的输出变成后面 命令的输入), 循环或条件结构, 或者其他组合形式. 3.2.1 简单命令 -------------- 简单命令是最常见的命令. 一个简单命令就是一串以控制操作符结尾并用空白符 (*参见 2 定义::)分隔的单词. 通常第一个单词指定了要执行的命令, 剩余的单词 都是该命令的变元. 一个简单命令的返回状态就是POSIX 1003.1 waitpid函数提供的退出状态. 如果 命令被信号n终结, 则其返回状态是128+n. 3.2.2 管道线 ------------ 一个管道线就是由'|'分隔的一串简单命令. 管道线的形式是: [time [-p]] [!] command1 [| command2 ... ] 管道线中每个命令的输出通过管道连接到下一个命令的输入, 就是说, 每个命令读取 了前一个命令的输出. 使用保留字time会在管道线执行结束时打印出其计时数据. 目前计时数据包含该 管道线执行所消耗的总逝去时间, 用户态时间和系统态时间. 选项'-p'把时间输出 格式调整为POSIX所指定的格式. 可以设置TIMEFORMAT变量来指定如何显示时间信息. 关于有哪些可用的格式, *参见 5.2 Bash变量. 将time作为保留字使用使得对shell 内部命令, shell函数, 及管道线的时间测量成为可能. 这一点如果用外部time命令 则不容易做到. 如果管道线不是异步地执行(*参见 3.2.3 命令列表::), 则shell会等待管道线 中所有命令运行结束. 管道线中的每个命令都在各自的子shell中运行(*参见 3.7.3 命令执行环境). 如果pipefail选项被关闭(*参见 4.3 Set内部命令), 管道线的退出状态就是管道线 中最后一个结束命令的退出状态. 如果pipefail选项开启, 管道线的退出状态是最后 (最右)一个拥有非零退出状态的命令的退出状态, 或是0如果所有命令都成功退出. 若 管道线前面出现保留字'!', 则退出状态是上述所描述情况的逻辑反. Shell等到管道 线内所有命令结束才返回值. 3.2.3 命令列表 -------------- 列表是指一个或多个管道线组成的序列, 它们以';', '&', '&&' 或'||'分隔, 并可选地以';', '&', 或newline结束. 在这些列表操作符中, '&&'和'||'具有相同的优先级, ';'和'&'具有相同的优先 级, 且'&&'和'||'的优先级比';'和'&'要高. 在列表中, 也可用一个或多个newline组成的序列来分隔命令, 这点上和';'等价. 当一个命令以控制操作符'&'结尾时, shell将该命令放入一个子shell中异步地 执行. 这也被称为将命令放在后台执行. Shell不会等该命令结束, 而是立即以返回 状态0(真)返回. 在shell的任务控制功能没有启用(*参见 7 任务控制), 而且又没有 任何显式的重定向的时候, 此异步命令的输入将会从/dev/null重定向而得. 用';'分隔的命令顺序地执行; shell依次等待每个命令执行完毕. 最后的返回 状态由最后一个命令的退出状态决定. 控制操作符'&&'和'||'分别表示列表的'与'和'或'. 列表与的形式是: command1 && command2 当且仅当command1的退出状态为零时command2才被执行. 列表或的形式为: command1 || command2 当且仅当command1的退出状态非零时command2才被执行. 列表与和列表或的返回状态由列表中最后一个执行的命令的退出状态决定. 3.2.4 复合命令 -------------- 符号命令是shell编程特性的一个构造. 每个构造以一个保留字或控制操作符开始, 以一个对应的保留字或控制操作符结束. 在没有显式覆盖时, 任何针对复合命令的重 定向都对该复合命令内的所有命令起作用. Bash提供循环结构, 条件结构, 以及将命令组合起来作为一个基本单元的机制. 3.2.4.1 循环结构 ................ Bash支持以下循环结构. 注意在以下命令语法描述中, 任何';'出现的地方都可以用一个或多个newline替代. 'until
CSS 选择器： CSS id选择器： id选择器可以为标有特定 id的HTML元素指定特定的样式 id选择器是以 “#” 来定义的 <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>Node</title> <style type="text/css"> #red {color: red;} #green {color: green;} </style> </head> <body> id选择器：red -- 红色 <p
id选择器：red -- 红色
Markdown提供了一个特殊符号 > 用于段首进行强调，被强调的文字部分将会高亮显示
2016年毕业，参加工作，除了平时出差，大部分时间都在使用ArcGIS处理数据、制图，在此，先将一些制图的小心得撰写出来，希望能与各位共同交流。
上一篇《用Python绘制专业的K线图》，讲解了数据获取、K线图绘制及成交量绘制等内容。本篇将在上一篇的基础上，继续讲解移动均线的绘制。
上篇说到，对于移动端产品的设计，主要集中在品牌主色的运用以及品牌Logo形象的运用。
时间序列在很多的领域都是重要的结构化数据形式，例如经济学、金融、生态学、物理学等，其特点是：
其创建函数是CCCardinalSplineBy::create(float duration, cocos2d::CCPointArray *points, float tension)；
Markdown是一种可以使用普通文本编辑器编写的标记语言，通过简单的标记语法，它可以使普通文本内容具有一定的格式。很多博客论坛都支持markdown，使用markdown可以让你很方便地对文章进行排版，而且markdown语法学习简单，学习成本低——使用markdown以很小的代价降低你写文章的工作量，我们没用理由不使用markdown。
因为最近在筹划博客，所以必然离不开写Markdown，这里来总结记录一下，毕竟好久不用了，忘得差不多了~
【导读】在当今互联网蓬勃发展的时代，图像处理技术也随着人们的需求不断进步，专知成员Hui计划推出一系列计算机视觉入门实战讲解，参照Jan Erik Solem编写的《Python计算机视觉编程》这本书，以时下最流行的Python语言为工具，对图像处理技术的具体操作进行详细讲述，上一次的内容中已经为大家介绍了PIL python图像处理类库的使用，包括读取图像，转换灰度图像，创建缩略图，裁剪图像区域，调整尺寸和旋转。这一次为大家介绍Matplotlib的使用，包括绘图，绘制点和线，以及图像的轮廓和直方图，代码
对于许多开发人员而言，编写采访编码的过程会引起焦虑。涉及的内容太多，常常感觉很多与开发人员在日常工作中所做的事情无关，这只会增加压力。
提起Markdown，对我来说是毕设、是项目、是不可多得的助手。 Markdown 是一种轻量级的”标记语言”，优点在于 （1）可以更加专注文章内容而不是排版样式。 （2）轻松的导出 HTML 和本身的 .md 文件。 （3）纯文本内容，兼容所有的文本编辑器与字处理软件。 （4）可读，直观。适合所有人的写作语言。 查资料了解到，Hexo下使用的MarkDown为Github的 GFM ，风格很漂亮，简洁美观大方。但是GFM 的MarkDown语法和标准的MarkDown稍有不同，使用过程中需要注意一些，在下面的介绍中我会进行说明的请放心。
作为一个设计师的最重要技能之一就是你要学习如何去选择排版。这是因为文本是设计师与用户沟通的主要方式之一。排版能成就你的设计，也能毁灭你的设计。 一个美观又复杂的排版。有些人将他们全部的事业奉献在了排版上。值得庆幸的是，他们的工作是有据可查的，所以我们有大量的在线排版资源。 本文的目的是作为一个起点帮助你学习如何为你的设计选择排版。它将激励你探索超乎你所认知的字体间的组合。 确定你的目标 在你做任何事之前，你首先要确定你设计的目标。你想要传达的是什么信息？你的设计媒介是什么？ 优秀的设计使其排版与其目的具有一
分类战车SVM （第三话：最大间隔分类器） 1.回顾 前面说到，线性分类器就是找一个平面，能最好的区分不同类别的样本，logistic模型找的那个超平面，是尽量让所有点都远离它，而SVM寻找的那个超平面，是只让最靠近中间分割线的那些点尽量远离，即只用到那些“支持向量”的样本——所以叫“支持向量机”。 上一文中，我们把线性分类器的分类标准用数学语言给表达了，原来的标准是： 当某点带入f(x)使得f(x)>0时，则该点在直线上方，则说明属于圆圈； 当某点带入f(x)使得f(x)<0时，则该点在直线下方，则说明
分类战车SVM （第三话：最大间隔分类器） 查看本《分类战车SVM》系列的内容： 第一话：开题话 第二话：线性分类 第三话：最大间隔分类器 第四话：拉格朗日对偶问题（原来这么简单！） 第五话：核函数（哦，这太神奇了！） 第六话：SMO算法（像Smoke一样简单！） 附录：用Python做SVM模型 转载请注明来源 ---- 1.回顾 前面说到，线性分类器就是找一个平面，能最好的区分不同类别的样本，logistic模型找的那个超平面，是尽量让所有点都远离它，而SVM寻找的那个超平面，是只让最靠近中间分割线
body主体标签 background="设置背景图片" bgproperties="fixed(背景永远跟随鼠标滑动)" bgcolor="设置背景底色" text="设置字体颜色" leftmargin="距离左边距离的值" topmargin="距离顶部距离的值" 文字标签 <h1-h6>为标题大小 文字加粗 文字加
ECharts 配置语法
本文转自公众号“超级数学建模”（微信ID：supermodeling），以最好玩的方式科普数学知识，最强数学干货分享，被称为“3~99岁都可以关注的数学科普公众号”，由多名企业与高校KDD专家维护。 简介 支持向量机基本上是最好的有监督学习算法了。最开始接触SVM是去年暑假的时候，老师要求交《统计学习理论》的报告，那时去网上下了一份入门教程，里面讲的很通俗，当时只是大致了解了一些相关概念。 这次斯坦福提供的学习材料，让我重新学习了一些SVM知识。我看很多正统的讲法都是从VC 维理论和结构风险最小原理出发，然
这2个class是直接在body标签下建立一个div标签，class等于这2个中的一个。 然后其他内容全部写在这个div标签中即可！ 例如:
某汽车公司生产多种型号的汽车，每种型号由品牌、配置、动力、驱动、颜色5种属性确定。品牌分为A1和A2两种，配置分为B1、B2、B3、B4、B5和B6六种，动力分为汽油和柴油2种，驱动分为两驱和四驱2种，颜色分为黑、白、蓝、黄、红、银、棕、灰、金9种。
之前的几篇中开头也把一些要注意的东西说完了，所以也不用那么多废话了，不多逼逼直接进入主题，就问你们开心不开心
原文：https://medium.com/netflix-techblog/the-netflix-media-database-nmdb-9bf8e6d0944d
SVM 的英文全称是 Support Vector Machines，我们叫它支持向量机，支持向量机是用于分类的一种算法，当然也有人用它来做回归。
本文为matlab自学笔记的一部分，之所以学习matlab是因为其真的是人工智能无论是神经网络还是智能计算中日常使用的，非常重要的软件。也许最近其带来的一些负面消息对国内各个高校和业界影响很大。但是我们作为技术人员，更是要奋发努力，拼搏上进，学好技术，才能师夷长技以制夷，为中华之崛起而读书！
Echarts折线图属性设置大全 // 全图默认背景 // backgroundColor: ‘rgba(0,0,0,0)’, // 默认色板 color: ['#ff7f50','#87cefa','#da70d6','#32cd32','#6495ed', '#ff69b4','#ba55d3','#cd5c5c','#ffa500','#40e0d0', '#1e90ff','#ff6347','#7b68ee','#00fa9a','#ffd700', '#6699FF'
pyecharts 时间线柱状图 中的 时间线 , 就是与 x 轴平行的一个 时间轴 ;
本节提要：关于等值线的一些操作，解决等值线标签无法正常显示的问题，等值线填色图的阴影操作。
其中ξi是松弛变量，但它实际上是hinge(合页)损失函数，所以ξi也作为对应的点(xi, yi)的损失，如下图所示：
等值线是气象上比较常用的一种图形，特别是分析天气形势时，常用的地面气压、位势高度、气温等以等值线展示效果最好；在某些时候，我们还需要对等值线填色图进行进一步的美化。兹分别介绍之。
代码已上传至github github代码地址：https://github.com/Miofly/mio.git <template> <view> <highcharts :options="chartOptions"></highcharts> </view> </template> bar类型 <script> // #ifdef H5 import {Chart} from 'highcharts-vue' export default {
本文转自简书 原文作者：Colah 翻译：Not_GOD Recurrent Neural Networks 人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考。在你阅读这篇文章时候，你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义。我们不会将所有的东西都全部丢弃，然后用空白的大脑进行思考。我们的思想拥有持久性。 传统的神经网络并不能做到这点，看起来也像是一种巨大的弊端。例如，假设你希望对电影中的每个时间点的时间类型进行分类。传统的神经网络应该很难来处理这个问题——使用电影中先前的事件推断
本文译自 Colah 的博文 Recurrent Neural Networks 人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考。在你阅读这篇文章时候，你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义。我们不会将所有的东西都全部丢弃，然后用空白的大脑进行思考。我们的思想拥有持久性。 传统的神经网络并不能做到这点，看起来也像是一种巨大的弊端。例如，假设你希望对电影中的每个时间点的时间类型进行分类。传统的神经网络应该很难来处理这个问题——使用电影中先前的事件推断后续的事件。 RNN 解决了这
作者：Savan Patel 时间：2017年5月3日 原文：https://medium.com/machine-learning-101/chapter-2-svm-support-vector-machine-theory-f0812effc72
專 欄 ❈ exploit，Python中文社区专栏作者。希望与作者交流或者对文章有任何疑问的可以与作者联系： Email: 15735640998@163.com GitHub: https:/
CSS中长度单位： px：像素（Pixel）；em：相对长度单位，相对于当前对象内文本的字体尺寸；pt：点（Point），绝对长度单位；pc：派卡（Pica）；in：英寸（Inch）；mm：毫米；cm：厘米。 1 in = 2.54 cm = 25.4 mm = 72 pt = 6 pc
SeismicPro是我用C#写的一款地震剖面显示软件，可从标准SEGY地震数据体中抽取纵测线和横测线的二维剖面，并以波形、变面积和变密度等多种方式进行专业化显示，可进行一键式显示方式切换，并可进行定制开发叠加井轨迹与测井曲线等。 我感觉最人性化的一个功能是：只需要指定一个地震数据体SEGY文件（里面含有多条测线，自动判断道头字位置），就可以任意抽线显示了。 主要功能列表： 1）根据SEGY快速生成三维工区信息，可预览三维工区的概貌 2）快速选取纵测线或横测线 3）在工区内以指定间隔快速前滚、后滚剖面 4）
《统计学习方法》一书在前几天正式看完，由于这本书在一定程度上对于初学者是有一些难度的，趁着热乎劲把自己走过的弯路都写出来，后人也能走得更顺畅一点。
学习SVM（一） SVM模型训练与分类的OpenCV实现 学习SVM（二） 如何理解支持向量机的最大分类间隔 学习SVM（三）理解SVM中的对偶问题 学习SVM（四） 理解SVM中的支持向量（Support Vector） 学习SVM（五）理解线性SVM的松弛因子 SVM算法在在1995年正式发表，在针对中小型数据规模的分类任务上有着卓越的效果，同时有着完整的理论证明，在20世纪末的几年和21世纪初的10年完胜神经网络，吴恩达在其2003年的《Machien learning》公开课上用两
<template> <view> <highcharts :options="chartOptions"></highcharts> </view> </template> <script> // #ifdef H5 import {Chart} from 'highcharts-vue' export default { components: { highcharts: Chart }, dat
前面的章节学完已经让我们可以顺利实现一个小组件了，但是小组件里面的数据如何刷新的呢，本节内容将讲解IOS的刷新机制。
学习资料来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24998882
个人认为 weui-flex 在小程序布局方面发挥了重大的作用。为开发人员提供了极其便利的布局环境，尤其对于我们我种代码怪来说，前端布局很多时候是有一些困难的，但有了weui-flex页面布局从此不在是问题 。
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